dn-3. ニューラルネットワーク

による画像分類でのデータ拡張

（ディープラーニング入門演習）

URL: https://www.kkaneko.jp/ai/dn/index.html

金子邦彦

ニューラルネットワークの学習

• 教師データ（学習のためのデータ）を使用

• 学習は自動で行われる

① 教師データにより，ニューラルネットを動かし，誤差を

得る

② ニューロン間の結合の重みの上げ下げにより、誤差を減

らす（最終層の結果が，手前の層の結合の重みに伝搬する

ことから，フィードバックともいわれる）

• ニューロンの数が増えたり減ったりなどではない

• 誤差が減らなくなったら、最適になったとみなす

• 次のページで公開されているデモを実行してみる

https://www.tensorflow.org/tutorials/images/classifica

tion

学習結果

データの拡張

ドロップアウト

学習結果